Prompt Engineer: 提示词指导原则

原则一：编写清晰、具体的指令

提供尽可能清晰和具体的指令。

策略一：使用分隔符，分割输入信息中的不同部分。

分隔符可以是：```，""，<>，<tag>，<\tag > 等任何标记符号。将特定的文本部分与其余部分分开。

避免提示注入：提示注入是指如果用户将某些输入添加到提示中，则可能会向模型提供与您想要执行的操作相冲突的指令，从而使其遵循冲突的指令而不是执行您想要的操作。即，输入里面可能包含其他指令，会覆盖掉你的指令。

例子：

Copy
text = f"""
你应该提供尽可能清晰、具体的指示，以表达你希望模型执行的任务。\
这将引导模型朝向所需的输出，并降低收到无关或不正确响应的可能性。\
不要将写清晰的提示与写简短的提示混淆。\
在许多情况下，更长的提示可以为模型提供更多的清晰度和上下文信息，从而导致更详细和相关的输出。
"""
# 需要总结的文本内容
prompt = f"""
把用三个反引号括起来的文本总结成一句话。
```{text}```
"""

输出为:
提供清晰具体的指示，避免无关或不正确响应，不要混淆写清晰和写简短，
更长的提示可以提供更多清晰度和上下文信息，导致更详细和相关的输出。

策略二：要求结构化的输出

生成一个结构化的输出，例如 JSON、HTML 格式的数据，这样的输出更容易被代码解析。例如，在 Python 中变能方便的处理 JSON 数据，比如将其读入字典或列表中。

例子：

Copy
prompt = f"""
请生成包括书名、作者和类别的三本虚构书籍清单，\
并以 JSON 格式提供，其中包含以下键:book_id、title、author、genre。
"""

输出：
{
"books": [
{
"book_id": 1,
"title": "The Shadow of the Wind",
"author": "Carlos Ruiz Zafón",
"genre": "Mystery"
},
{
"book_id": 2,
"title": "The Name of the Wind",
"author": "Patrick Rothfuss",
"genre": "Fantasy"
},
{
"book_id": 3,
"title": "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy",
"author": "Douglas Adams",
"genre": "Science Fiction"
}
]
}

策略三：要求模型检查是否满足条件

让模型先检查任务做出的假设，如果不满足，指示并停止执行。

告诉模型应该如何处理潜在的边缘情况，以避免意外的错误或结果。

例子：

Copy
prompt = f"""
您将获得由三个引号括起来的文本。\
如果它包含一系列的指令，则需要按照以下格式重新编写这些指令：

第一步 - ...
第二步 - …
…
第N步 - …

如果文本中不包含一系列的指令，则直接写“未提供步骤”。"

text_1 = f"""
泡一杯茶很容易。首先，需要把水烧开。\
在等待期间，拿一个杯子并把茶包放进去。\
一旦水足够热，就把它倒在茶包上。\
等待一会儿，让茶叶浸泡。几分钟后，取出茶包。\
如果你愿意，可以加一些糖或牛奶调味。\
就这样，你可以享受一杯美味的茶了。
"""
text1的输出：
第一步 - 把水烧开。
第二步 - 拿一个杯子并把茶包放进去。
第三步 - 把烧开的水倒在茶包上。
第四步 - 等待几分钟，让茶叶浸泡。
第五步 - 取出茶包。

text_2 = f"""
今天阳光明媚，鸟儿在歌唱。\
这是一个去公园散步的美好日子。\
鲜花盛开，树枝在微风中轻轻摇曳。\
人们外出享受着这美好的天气，有些人在野餐，有些人在玩游戏或者在草地上放松。\
这是一个完美的日子，可以在户外度过并欣赏大自然的美景。
"""
text2的输出：
未提供步骤

策略四：提供少量示例

在要求模型执行实际任务之前，提供给它少量成功执行任务的示例。

例子：任务是要求模型以一致的风格回答问题，并先给它一个孩子和一个祖父之间的对话的例子。

Copy
prompt = f"""
你的任务是以一致的风格回答问题。

<孩子>: 教我耐心。

<祖父母>: 挖出最深峡谷的河流源于一处不起眼的泉眼；最宏伟的交响乐从单一的音符开始；最复杂的挂毯以一根孤独的线开始编织。

<孩子>: 教我韧性。
"""

输出：
<祖父母>: 韧性就像是一棵树，它需要经历风吹雨打、日晒风干，才能成长得更加坚强。所以，当你遇到挫折和困难时，不要轻易放弃，要坚持下去，相信自己的能力和潜力，最终你会成为一棵高大的树。

原则二：给模型时间去思考

如果模型急于得出结论而出现推理错误，应该尝试重新设计提问，要求模型在提供最终答案之前进行一系列相关的推理，再给出答案。

如果在给模型一个太过复杂的任务，它就无法在短时间或用少量文字来完成，从而编造一个不正确的猜测。这种情况对人来说也是一样的，如果让一个人在没有时间计算出答案的情况下完成复杂的数学问题，他们也可能会犯错误。因此，可以提示模型花更多时间思考问题，这意味着它在该任务上花费了更多的计算资源。

策略一：指定完成任务所需的步骤

先给定一个复杂任务，然后给出完成该任务的一系列步骤。

例如：

我们描述了杰克和吉尔的故事，并给出一个指令。该指令执行以下操作：首先，用一句话概括文本。第二，将摘要翻译成法语。第三，在法语摘要中列出每个名称。第四，输出包含以下键的 JSON 对象：法语摘要和名称数。

Copy
text = f"""
在一个迷人的村庄里，兄妹杰克和吉尔出发去一个山顶井里打水。\
他们一边唱着欢乐的歌，一边往上爬，\
然而不幸降临——杰克绊了一块石头，从山上滚了下来，吉尔紧随其后。\
虽然略有些摔伤，但他们还是回到了温馨的家中。\
尽管出了这样的意外，他们的冒险精神依然没有减弱，继续充满愉悦地探索。
"""

prompt_1 = f"""
执行以下操作：
1-用一句话概括下面用三个反引号括起来的文本。
2-将摘要翻译成法语。
3-在法语摘要中列出每个人名。
4-输出一个 JSON 对象，其中包含以下键：French_summary，num_names。

请用换行符分隔您的答案。

Text:
```{text}```
"""
# 得到输出
1-兄妹在山顶井里打水时发生意外，但仍然保持冒险精神。
2-Dans un charmant village, les frère et sœur Jack et Jill partent chercher de l'eau dans un puits au sommet de la montagne. Malheureusement, Jack trébuche sur une pierre et tombe de la montagne, suivi de près par Jill. Bien qu'ils soient légèrement blessés, ils retournent chez eux chaleureusement. Malgré cet accident, leur esprit d'aventure ne diminue pas et ils continuent à explorer joyeusement.
3-Jack, Jill
4-{
"French_summary": "Dans un charmant village, les frère et sœur Jack et Jill partent chercher de l'eau dans un puits au sommet de la montagne. Malheureusement, Jack trébuche sur une pierre et tombe de la montagne, suivi de près par Jill. Bien qu'ils soient légèrement blessés, ils retournent chez eux chaleureusement. Malgré cet accident, leur esprit d'aventure ne diminue pas et ils continuent à explorer joyeusement.",
"num_names": 2
}

# 指定输出格式
prompt_2 = f"""
你的任务是执行以下操作：
1-用一句话概括下面用<>括起来的文本。
2-将摘要翻译成英语。
3-在英语摘要中列出每个名称。
4-输出一个 JSON 对象，其中包含以下键：English_summary，num_names。

请使用以下格式：
文本：<要总结的文本>
摘要：<摘要>
翻译：<摘要的翻译>
名称：<英语摘要中的名称列表>
输出 JSON：<带有 English_summary 和 num_names 的 JSON>

Text: <{text}>
"""
# 得到输出
摘要：兄妹杰克和吉尔在迷人的村庄里冒险，不幸摔伤后回到家中，但仍然充满冒险精神。
翻译：In a charming village, siblings Jack and Jill set out to fetch water from a mountaintop well. While climbing and singing, Jack trips on a stone and tumbles down the mountain, with Jill following closely behind. Despite some bruises, they make it back home safely. Their adventurous spirit remains undiminished as they continue to explore with joy.
名称：Jack，Jill
输出 JSON：{"English_summary": "In a charming village, siblings Jack and Jill set out to fetch water from a mountaintop well. While climbing and singing, Jack trips on a stone and tumbles down the mountain, with Jill following closely behind. Despite some bruises, they make it back home safely. Their adventurous spirit remains undiminished as they continue to explore with joy.", "num_names": 2}

策略二：指导模型在下结论之前找出一个自己的解法

指导模型在做决策之前要推理出自己的解决方案时，会得到更好的结果。

例子：

Copy
prompt = f"""
判断学生的解决方案是否正确。

问题:
我正在建造一个太阳能发电站，需要帮助计算财务。

土地费用为 100美元/平方英尺
我可以以 250美元/平方英尺的价格购买太阳能电池板
我已经谈判好了维护合同，每年需要支付固定的10万美元，并额外支付每平方英尺10美元
作为平方英尺数的函数，首年运营的总费用是多少。

学生的解决方案：
设x为发电站的大小，单位为平方英尺。
费用：

土地费用：100x
太阳能电池板费用：250x
维护费用：100,000美元+100x
总费用：100x+250x+100,000美元+100x=450x+100,000美元
"""
模型会回答方案正确。其实是错误的。

可以通过指导模型先自行找出一个解法来解决这个问题，要求模型先自行解决这个问题，再根据自己的解法与学生的解法进行对比，从而判断学生的解法是否正确。同时，我们给定了输出的格式要求。通过明确步骤，让模型有更多时间思考，有时可以获得更准确的结果。

Copy
prompt = f"""
请判断学生的解决方案是否正确，请通过如下步骤解决这个问题：
步骤：
首先，自己解决问题。
然后将你的解决方案与学生的解决方案进行比较，并评估学生的解决方案是否正确。在自己完成问题之前，请勿决定学生的解决方案是否正确。
使用以下格式：
问题：问题文本
学生的解决方案：学生的解决方案文本
实际解决方案和步骤：实际解决方案和步骤文本
学生的解决方案和实际解决方案是否相同：是或否
学生的成绩：正确或不正确
问题：
我正在建造一个太阳能发电站，需要帮助计算财务。
- 土地费用为每平方英尺100美元
- 我可以以每平方英尺250美元的价格购买太阳能电池板
- 我已经谈判好了维护合同，每年需要支付固定的10万美元，并额外支付每平方英尺10美元
作为平方英尺数的函数，首年运营的总费用是多少。
学生的解决方案：
设x为发电站的大小，单位为平方英尺。
费用：
1. 土地费用：100x
2. 太阳能电池板费用：250x
3. 维护费用：100,000+100x
总费用：100x+250x+100,000+100x=450x+100,000

实际解决方案和步骤：
"""

GPT-3.5输出：
正确的解决方案和步骤：
1. 计算土地费用：100美元/平方英尺 * x平方英尺 = 100x美元
2. 计算太阳能电池板费用：250美元/平方英尺 * x平方英尺 = 250x美元
3. 计算维护费用：10万美元 + 10美元/平方英尺 * x平方英尺 = 10万美元 + 10x美元
4. 计算总费用：100x美元 + 250x美元 + 10万美元 + 10x美元 = 360x + 10万美元
学生的解决方案和实际解决方案是否相同：是/否 （也可能输出是，也有可能输出否）
学生的成绩：正确/不正确（也可能输出正确，也有可能输出不正确）
GPT-4就没问题

三、局限性

虚假知识：模型偶尔会生成一些看似真实实则编造的知识如果模型在训练过程中接触了大量的知识，它并没有完全记住所见的信息，因此它并不很清楚自己知识的边界。这意味着它可能会尝试回答有关晦涩主题的问题，并编造听起来合理但实际上并不正确的答案。我们称这些编造的想法为幻觉。

模型会输出看上去非常真实的编造知识，这有时会很危险。因此，请使用上面介绍的一些技巧，在构建应用程序时避免这种情况。另一种减少幻觉的策略是先要求模型找到文本中的任何相关引用，然后要求它使用这些引用来回答问题，这种追溯源文档的方法通常对减少幻觉非常有帮助。